原文传递
城市轨道交通进出站客流实时预测
| 题名： | 城市轨道交通进出站客流实时预测 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 王雨杉 郑骞 邹志云 |
| 作者单位： | 华中科技大学土木工程与力学学院,武汉43007 武汉市轨道交通运营管理办公室,武汉430030 |
| 关键词： | 城市轨道交通 进出站客流 实时预测 长短时记忆神经网络 HP滤波 |
| 摘要： | 对城市轨道交通点进出站客流实时准确的预测,有利于城市轨道交通系统运行优化和安全防护.本文通过深入挖掘城轨AFC数据,刻画站点客流变化规律,确定预测模型的初始输入时间序列.然后选用长短时记忆(LSTM)神经网络对HP滤波分解后的序列成分进行预测,得到模型对实时进出站客流量预测结果.组合模型对网络中站点不同时段的预测结果显示:实时预测的客流平均绝对百分比误差约为7.66％、均方根误差31.489、平均绝对误差约为22人次.结合HP滤波的LSTM神经网络模型在样本数据量较小的情形下,相比单个LSTM神经网络大幅提高了预测精度,具有良好的适用性和较高的实用意义. |
| 会议日期： | 20191215 |
| 会议举办地点： | 北京 |
| 会议名称： | 第十届中国交通高层论坛 |
| 出版日期： | 2019-12-15 |
| 母体文献： | 第十届中国交通高层论坛论文集 |
| 分类号： | U293.13 |
检索历史
应用推荐
